常见的ISP算法及其实现-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了常见的ISP算法及其实现。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

ISP主要算法包括：3A—[AWB(自动白平衡)，AE(自动曝光)，AF(自动对焦)]，CFA插值，暗角补偿，坏点检测，2D/3D去噪,锐化，VDE，Color Matrix，图片缩放，数字宽动态，伽马矫正等。

AWB（自动白平衡）、AE（自动曝光）和AF（自动对焦），都是指摄像机或相机中的自动调节功能。AWB功能主要用于自动调节图像的色温，使其更符合自然光线的效果；AE功能用于自动调节图像的亮度和曝光时间，使其看起来更加清晰明亮；AF功能则是用于自动对焦，确保图像能够清晰地呈现目标物体。
CFA插值是指基于彩色滤色片阵列拍摄照片时所使用的一种处理方式。在CFA插值中，由于每个像素只捕获了彩色信息中的一种颜色，需要进行插值计算以恢复完整的彩色信息，从而得到较为真实的彩色照片。
暗角补偿是一项常见的图像处理技术，主要针对图像的边缘部分会出现亮度不均、偏暗等问题，使得整个图像显得不够清晰。暗角补偿技术可以通过增加图像边缘的亮度，使得整张照片看起来更加平衡。
坏点检测功能则是一个用于检查图像中是否存在已经损坏的像素点，如果检测到，则需要进行修复或者删除处理。
2D/3D去噪是指对图像中出现的噪点和杂讯进行滤波处理，从而使得图像更加清晰。其中，2D去噪主要针对单张图像进行处理，而3D去噪则可以对多张图像进行处理，以获得更加准确的处理效果。
锐化技术则是针对图像边缘进行处理，增强边缘的对比度，使得图像看起来更加清晰明亮。VDE是一种视觉优化引擎，可以通过形态学运算、滤波器等方法，对图像进行优化处理。
Color Matrix（颜色矩阵）用于调整图像的色彩表现，例如改变亮度、饱和度等参数，可以使得图像看起来更加丰富多彩。
图片缩放是指将一张高分辨率的图片转换为低分辨率的图片，并且保留尽可能多的重要信息。
数字宽动态是指通过处理图像中的暗部细节和亮部细节，使得图像更具有立体感和层次感。
伽马矫正算法则是用于对图像亮度进行调整，使其更符合人眼的视觉习惯。

以下是逐一实现以上提到的图像处理功能的Python代码：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-662325.html

1、自动白平衡（AWB）：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')

# 自动白平衡
result = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# 显示结果
cv2.imshow('Auto White Balance', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2、自动曝光（AE）：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')

# 自动曝光
result = cv2.equalizeHist(img)

# 显示结果
cv2.imshow('Auto Exposure', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3、自动对焦（AF）：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')

# 自动对焦
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
canny = cv2.Canny(gray, 30, 150)
contours, hierarchy = cv2.findContours(canny, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)

(x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contours[0])
center = (int(x), int(y))
radius = int(radius)

result = cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Auto Focus', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

4、CFA插值：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')

# CFA插值
result = cv2.demosaicing(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 显示结果
cv2.imshow('CFA Interpolation', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

5、暗角补偿：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')

# 暗角补偿
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
height, width = gray.shape[:2]
mask = cv2.GaussianBlur(gray, (width, height), 50)
result = cv2.divide(gray, mask, scale=255)

# 显示结果
cv2.imshow('Vignetting Correction', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

6、坏点检测：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')

# 坏点检测
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
result = cv2.inpaint(img, cv2.threshold(gray, 250, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1], 3, cv2.INPAINT_TELEA)

# 显示结果
cv2.imshow('Bad Pixel Detection', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

7、2D/3D去噪：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')

# 2D/3D去噪
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
result = cv2.fastNlMeansDenoisingMulti(img, 2, 5, None, 4, 7, 35)

# 显示结果
cv2.imshow('2D/3D Denoising', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

8、锐化：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')

# 锐化
gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)
result = cv2.addWeighted(img, 1.5, gaussian, -0.5, 0)

# 显示结果
cv2.imshow('Sharpening', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

9、VDE：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')

# VDE
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE， (5, 5))
closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
opening = cv2.morphologyEx(closing, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

result = cv2.addWeighted(img, 1.5, opening, -0.5, 0)

# 显示结果
cv2.imshow('Visual Enhancement', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

10、颜色矩阵：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')

# 颜色矩阵
result = cv2.applyColorMap(img, cv2.COLORMAP_JET)

# 显示结果
cv2.imshow('Color Matrix', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

11、图片缩放：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')

# 图片缩放
result = cv2.resize(img, (int(img.shape[1]/2),int(img.shape[0]/2)), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

# 显示结果
cv2.imshow('Image Resizing', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

12、数字宽动态：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')

# 数字宽动态
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
result = clahe.apply(gray)

# 显示结果
cv2.imshow('Digital Wide Dynamic', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

13、伽马矫正算法：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')
gamma = 1.5

# 伽马矫正算法
invGamma = 1.0 / gamma
table = []
for i in range(256):
    table.append(((i / 255.0) ** invGamma) * 255)

result = cv2.LUT(img, np.array(table).astype("uint8"))

# 显示结果
cv2.imshow('Gamma Correction', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()